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Das Unternehmen

Die seit 50 Jahren familiengeführte WOLL Maschinenbau GmbH entwickelt, fertigt und liefert weltweit Sondermaschinen, Montagelinien und Produktionsanlagen in höchster Präzision und Termintreue. Sonderlösungen in den Bereichen Montageautomation und Prozesstechnik sind die Kernkompetenzen. Fa. Woll erstellt maßgeschneiderte innovative Konzepte und setzt diese in erstklassigen, hocheffektiven Produkten um. Woll hat sich über die Jahrzehnte auf die Bereiche Medizintechnik, Pharmaindustrie, Lebensmittelindustrie, Automotive und Elektroindustrie spezialisiert.

Projektablauf

Für die Durchführung des Projekts wurden zusammen mit den Mitarbeitern der Fa. Woll Maschinenbau und den Experten des Kompetenzzentrums Saarbrücken mehrere Konzepte zur Umsetzung eines KI-gestützten Expertensystems entwickelt und gegeneinander bewertet. Nachdem das passende Konzept entwickelt war, begleitete das Kompetenzzentrum die Fa. Woll Maschinenbau bei der Entwicklung eines ersten Prototypen des Expertensystems.

Projektlaufzeit 1 Jahr

Projektstatus

Planungsphase 100%
Durchführungsphase 100%
Abschlussphase 50%

Vorgehen

  • Herausforderung

    Welches Problem sollte gelöst werden?

    Bei der Auswahl geeigneter Technologien und Methoden für die industrielle Kennzeichnung spielen im Allgemeinen sowohl funktionale, oftmals kundenindividuelle Anforderungen, als auch wirtschaftliche Kriterien eine entscheidende Rolle. Dieser Auswahlprozess von Identifikatoren (bspw. DataMatrix Code, RFID, Barcode etc.) und Kennzeichnungstechnologie (bspw. Gravieren, Lasern, Stempeln, elektrochemisches Ätzen etc.) erfordert im Allgemeinen eine große Menge an Expertenwissen sowie langjährige Erfahrung und erfolgt oftmals wenig transparent und dokumentiert. Das Wissen liegt dezentral rudimentär dokumentiert und in den Köpfen einzelner Mitarbeiter und geht verloren, wenn der Mitarbeiter ohne vorangegangenen Wissenstransfer aus dem Unternehmen ausscheidet. Expertensysteme bieten sich an, das verteilte domänenspezifische Wissen in definierten Regeln festzuhalten und Nicht-Experten bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. In diesem Beitrag wird die Entwicklung eines Expertensystems auf den Anwendungsfall der Kennzeichnung von Materialien beschrieben.

  • Analyse

    Welche Informationen wurden betrachtet?

    Durch eine umfangreiche Ist-Analyse (Interviews, Workshops und Prozessanalysen mittels BPMN2.0) wurden Anforderungen an das System, bezüglich Wartbarkeit, Funktionsumfang und technischen Systemeigenschaften formuliert.  Darüber hinaus konnten beteiligte Akteure wie Anwender und Experten identifiziert und deren Anforderungen hinsichtlich Unterstützungsgrad, Dialogsteuerung und Nutzerfreundlichkeit erfasst werden.

    Analyse

  • Konzept

    Wie wurde das Problem angegangen?

    Die Anwendung des Expertensystems findet in der Entwicklung und Konstruktion durch den Konstrukteur statt. Das Expertensystem bezieht die Informationen zum Vorausfüllen der Dialogkomponente ggf. aus historischen Kennzeichnungsdaten zu einem ähnlichen Bauteil aus der Geolus-Suche, respektive durch manuelle Eingabe von projektspezifischen Informationen (Kundenwünsche, Werkstoff, Produkt für den Export etc.). Nachdem der Konstrukteur mit den Eingaben zufrieden ist, kann er die Kennzeichnungsermittlung (Wissensbasis und Wissensverarbeitungskomponente) starten, damit die passende Kennzeichnungsvariante ermittelt werden kann. Durch die Erklärkomponente kann sich der Konstrukteur die vom Expertensystem angewendeten Regeln anzeigen lassen, ehe er die Freigabe zur Übernahme der Kennzeichnung macht. In diesem Fall werden die Eingabeparameter zusammen mit der ausgewählten Kennzeichnungsvariante in das Zeichnungsfeld der technischen Zeichnung übernommen. Im Folgenden wird die Kennzeichnung von dem Mitarbeiter auf dem Shopfloor umgesetzt.

  • Validierung

    Wie wurde das Konzept abgesichert?

    OFFEN

    Validierung

  • Ergebnis

    Welche Lösungen wurden erzielt?

    OFFEN

Erfolgsfaktoren

Evolutionäre Prototypenentwicklung

Einbindung Anwender bei der Entwicklung

Vorhandene Daten als Datenbasis

Andere Projektbeispiele

Expertensystem zur Kennzeichnung von Materialien im Sondermaschienenbau

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